在深度学习中不需要传统的特征提取,因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如,CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案,而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而,预处理数据以确保质量,例如调整图像大小或归一化像素值,对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
在深度学习中不需要传统的特征提取,因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如,CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案,而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而,预处理数据以确保质量,例如调整图像大小或归一化像素值,对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
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